• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권5호
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• pp.447-458
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• 2008

본 논문에서는 도로 네트워크 데이타베이스에서 정적 객체의 k-최근접 이웃 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안을 논의한다. 기존의 여러 기법들은 인덱스를 사용하지 못했는데, 이는 네트워크 거리가 순서화 된 거리함수가 아니며 삼각 부등식(triangular inequality) 성질 또한 만족하지 못하기 때문이다. 이러한 기존 기법들은 질의 처리 시 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 선계산된 네트워크 거리를 이용하는 또 다른 기법은 저장 공간의 오버헤드가 크다는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제점들을 동시에 해결하기 위하여 객체들 간의 네트워크 거리를 근사하여 객체들에 대한 인덱스를 구축하고, 이를 이용하여 k-최근접 이웃 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 먼저 네트워크 공간상의 객체를 유클리드 공간상으로 사상하기 위한 체계적인 방법을 제시한다. 특히, 삼각 부등식 성질을 만족시키기 위하여 평균 네트워크 거리라는 새로운 거리 개념을 제시하고, 유클리드 공간으로의 사상을 위하여 FastMap 기법을 사용한다. 다음으로, 평균 네트워크 거리와 FastMap을 사용하여 네트워크 공간상의 객체들로 인덱스를 구축하는 근사 색인 알고리즘을 제시한다. 또한, 구축한 인덱스를 사용하여 k-최근접 이웃 질의를 효과적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 실제 도로 네트워크를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.85-87
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• 2004

유클리드 거리에 기반하여 유사한 시퀀스 검색을 하는 기법들은 각 시퀀스에서 특징을 추출하여 차원을 감소시킨 후, R-tree 같은 다차원 인덱싱 기법을 사용하여 검색을 수행한다. 본 논문에서는 시계열 데이터 베이스에서의 유사 검색 성능 향상을 위한 새로운 특징 추출 기법인 Polar Wavelet 기법을 제안한다. 이 기법은 유사 검색 시 후보 시퀀스의 개수를 줄임으로써 검색 성능을 향상시킬 수 있고, 특징 추출을 위해 시퀀스의 길이를 2$^n$으로 만들 필요가 없는 장점을 갖고 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권8호
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• pp.126-135
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• 2014

오차 신호의 확률분포 사이의 유클리드 거리 (Euclidean distance between error probability density functions, EDEP)는 충격성 잡음 환경의 적응 신호 처리를 위한 성능 지수로 사용되었다. 이 EDEP 알고리듬의 단점 중의 하나로 각 반복 시간마다 수행하는 이중적분에 의해 과다한 계산상의 복잡성이 있다. 이 논문에서는 EDEP 와 그 기울기 계산에서 계산상의 부담을 줄일 수 있는 반복적 추정 방법을 제안하였다. 데이터 블록 크기 N에 대하여, 기존의 추정 방식에 의한 EDEP와 그 기울기 계산량은 $O(N^2)$인 반면, 제안한 방식의 계산량은 O(N)이다. 성능 시험에서 제안한 방식의 EDEP와 그 기울기는 정상상태에서 기존의 블록 처리 방식과 동일한 추정결과를 나타냈다. 이러한 시뮬레이션 결과로부터, 제안한 방식이 실제 적응신호처리 분야에서 효과적인 방식임을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.715-720
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• 2016

본 논문에서는 조밀도가 증가된 3차원 십자격자형 신호성상도의 설계 방법을 제시하고 분석한다. 우수한 성형이득을 얻기 위하여 여기서는 기존 성상도에서 최외곽에 위치한 심볼들을 빈 면과 움푹 들어간 모서리로 이동시킨다. 제시된 신호성상도는 심볼 간 최소 유클리드 거리를 동일하게 유지하면서도 기존 성상도에 비하여 크기에 따라 3~5% 감소된 평균전력과 최대 25%까지 감소된 체적을 가지는 것으로 나타났다. 이와 같은 조밀도의 증가로 인하여 새로운 성상도는 기존 성상도에 비하여 감소된 평균전력을 가진다. 그 결과, 제시된 십자격자형 신호성상도는 디지털 전송시스템의 심볼오류성능을 0.4 [dB] 가량 향상시킬 수 있는 것으로 확인되었다. 따라서 제안된 3차원 격자형 신호성상도는 저전력 및 고신뢰성이 요구되는 디지털 통신시스템에 적합한 것으로 사료된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제41권2호
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• pp.335-357
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• 2007

다차원척도법(MDS)은 지적 구조의 시각화를 위해서 오랫동안 사용되어 왔다. 그러나 MDS는 지적 구조를 시각적으로 표현하는데 있어서 세부 구조의 표현력이 취약하다는 약점을 가지고 있다. 이 연구에서는 상관계수 행렬의 가공 방식과 MDS 알고리즘을 조합한 여섯 가지 MDS 지도 작성 방식을 파악한 다음, 실제 지적 구조 데이터에 적용하여 비교해보았다. 실험 결과에서 가장 나쁜 방식으로 파악된 것은 가장 널리 사용되고 있는 방식으로서, 상관계수행렬로부터 유클리드 거리를 산출한 후 ALSCAL 알고리즘으로 MDS 지도를 작성하는 방식인 것으로 나타났다. 반면에 가장 좋은 방식은 상관계수를 z점수로 표준화하여 유클리드 거리를 산출한 후 PROXSCAL 알고리즘를 사용하는 방식이었다. 결론적으로 MDS 처리 과정을 주의깊게 구성한다면 더 구체적이고 명확한 지적 구조를 파악할 수 있음이 확인되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.119-124
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• 2014

송신 심볼점과 동일한 확률분포 모양을 갖도록 수신단에서 무작위로 발생시킨 N개의 랜덤 샘플에 대한 확률밀도함수와, 시스템 출력샘플들에 대한 확률밀도함수 사이의 ED 를 기반으로 설계된 블라인드 적응 시스템은 수렴에 이르렀는지 평가하거나 최소 ED 평가를 위해 매 샘플시간 마다 ED 값을 계산한다. 그런데 이 ED 값 추정은 블록 데이터 계산방식으로서 계산량이 많다는 문제점을 지니고 있다. 이 논문에서는 과도한 계산량을 줄일 수 있는 방법으로서 현재 샘플 시간의 ED 값과 다음 샘플 시간의 ED 값 사이의 관계와 다음 샘플시간의 ED 값 계산에 현재 계산된 ED 값을 활용할 수 있는 반복적 ED 추정방법을 제안하였다. 기존의 블록 처리 ED 방법은 계산량 $O(N^2)$을 가지는데 반해 반복적 ED 방법은 계산량 O(N)을 가지며, 시뮬레이션 결과에서 두 방식이 정확히 일치하는 추정결과를 산출하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.1147-1156
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• 1992

본 논문에서는 $\pi/4$ shift QPSK에 Trellis 부호화된 변조 기법(Trellis-Coded Modulation. TCM)을 적용시키기위하여 $\pi/8$ shift 8PSK를 제안하고 위상차에 의한 신호 집합 확장과 신호 집합 분할을 수행하는 trellis 부호화된 π/8 shift 8PSK를 제안한다. 또한 BER(Bit Error Rate) 성능을 향상시키기위하여 제1차 위상차뿐만아니라 제L차 이상차의 자승 유클리드 거리를 매트릭(Branch Metric)으로 갖는 비터비 디코더(Viterbi decoder)를 설계한다. 그리고 $\pi/4$ shift QPSK, trellis 부호화된 $\pi/8$ shift 8PSK와 제L차 위상차의 자승 유클리드 거리를 메트릭(Branch Metric)으로 갖는 trellis 부호화된 $\pi/8$ shift 8PSK 의 BER 특성을 AWGN에서 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 알아본다. 제안된 알고리즘은 MDPSK에도 적용될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.561-566
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• 2021

오차분포 추정을 위한 커널 사이즈는 오차확률밀도 사이의 유클리드 거리를 최소화 알고리즘의 가중치 갱신에 적합한 커널 사이즈가 될 수 없다. 이 논문에서는 MED 알고리즘의 수렴 성능 향상을 위해 적응적으로 커널 사이즈를 갱신하는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 MED 학습 알고리즘의 가중치 갱신을 위해 커널 사이즈에 대한 오차분산의 평균변화율을 도입하여 MED의 오차에 대한 평균전력이 감소하는 방향으로 커널 사이즈를 조절하도록 하였다. 제안된 적응 커널 추정법을 무선통신 채널의 왜곡 보상에 적용하여 학습 성능을 실험하고 그 효능을 밝혔다. 오차분산에 비례한 작은 값을 가지는 기존의 오차분포 추정 위한 최적 커널 사이즈와 달리, 제안한 방법에 의한 커널 사이즈는 MED 가중치 수렴을 위한 적절한 커널 사이즈로 수렴함을 보였다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 MED 알고리즘의 커널 사이즈 설정에 따른 민감성을 크게 해결한 방법이라고 볼 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제17권5호
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• pp.11-18
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• 2017

오늘날 컴퓨터를 이용한 정보교환 방식은 다양하게 변화하고 있으며, 이를 이용한 불법적인 공격은 더욱 증가하고 있다. 특히 IP 스푸핑 공격은 그 특성상 DDoS 공격과 같은 자원고갈 공격을 수반하기 때문에 정확하고 빠른 탐지가 요구된다. IP 스푸핑 공격을 탐지하는 기존 방식에는 접속을 요청한 클라이언트의 트레이스 백 경로 정보를 서버에서 미리 보유하고 있는 정상적인 경로 정보와 비교하는 방식을 사용하고 있다. 그렇지만 이러한 공격 탐지 방식은 경로상에 존재하는 모든 라우터들의 IP 정보를 순차적으로 단순 비교하는 방식을 사용하기 때문에 빠르게 변화하는 공격을 탐지하고 대응하기에는 시간적 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위하여 먼저 경로상에 존재하는 모든 라우터들의 IP에 해당하는 좌표값을 유클리드 거리 계산을 통하여 도출해 놓고, 이를 기반으로 트레이스 백 정보를 분석하여 공격 탐지를 위한 분석횟수를 개선할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.225-230
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• 2020

기계학습은 데이터를 기반으로 한 컴퓨터를 학습시켜 컴퓨터 스스로 데이터의 경향성을 파악하게 하여 새로운 입력 데이터의 출력을 예측하도록 하는 알고리즘이다. 기계학습은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있다. 지도학습은 데이터에 대한 레이블이 주어진 상태로 기계를 학습시키는 방법이다. 즉, 데이터 및 레이블의 쌍을 통해 해당 시스템의 함수를 추론하는 방법으로 새로운 입력 데이터에 대해서 추론한 함수를 이용하여 결과를 예측한다. 그리고 예측하는 결과 값이 연속 값이면 회귀분석, 예측하는 결과 값이 이산 값이면 분류로 사용된다. 새로운 붓꽃 데이터 Sepal length(5.01)과 Sepal width(3.43)을 이용하여 기초 데이터와 유클리드 거리를 분석하였다. 분석결과, 테이블 3의 8번(5, 3.4, setosa), 27번(5, 3.4, setosa), 41번(5, 3.5, setosa), 44번(5, 3.5, setosa) 그리고 40번(5.1, 3.4, setosa)의 데이터 순으로 유사도가 높은 붓꽃으로 분류되었다. 따라서 이론적 실무적 시사점을 제시하였다.